혼합 모델은 하나 이상의 요인을 확률 변수로 지정한 분산 분석(ANOVA) 또는 회귀 모델에 사용할 수 있습니다. JMP Pro®는 혼합 모델과 일반화 선형 혼합 모델 플랫폼을 제공하여 혼합 모델 적합에 더 많은 유연성을 제공합니다.
이 예제에서는 표준 JMP를 사용하여 무작위로 선택된 6명이 3개의 서로 다른 기계에서 측정을 수행하는 불균형 설계를 적용합니다.
선형 혼합 모델 분석
- 열려 있는 JMP 데이터 테이블에서 분석 > 모델 적합을 선택합니다. (JMP Pro에서는 혼합 모델을 적합하려면 기능 목록에서 혼합 모델 또는 일반화 선형 혼합 모델 플랫폼을 선택합니다.)
이 지침의 나머지 부분은 표준 JMP에서 혼합 모델을 적합시키는 방법에 대한 것입니다.
- 응답을 추가하세요: [열 선택] 에서 연속 변수(연속 변수는 파란색 삼각형으로 표시됨)를 선택하고 [Y] 를 클릭하세요.
- 모델 효과 추가: 변수를 선택하고 [ 모델 효과 구성 ] 아래의 [추가] 를 클릭합니다. 상호작용 항을 지정하려면 여러 열을 선택한 다음 [교차]를 클릭합니다.
- 랜덤 효과를 지정합니다. 모델 효과를 선택한 다음, 속성 옆에 있는 빨간색 삼각형 에서 랜덤을 선택합니다. 여기서는 "사람"이 랜덤 효과로 지정되었으므로 "사람*기계" 상호작용도 랜덤 효과가 됩니다.
- 기본 설정( 무한 분산 구성요소를 사용하는 렘 방법 선택)을 그대로 두고 실행을 클릭합니다. 기본적으로 JMP는 적합 요약 테이블 , REML 분산 구성요소 추정치 등을 표시합니다. 추가 옵션은 상단의 메뉴 에서 확인할 수 있습니다.
Machine.jmp (Help > Sample Data Folder)Machine.jmp (도움말 > 샘플 데이터 폴더)
해석:
1. 분산 구성 요소 추정치: 총 추정 분산은 37.56이며, 이는 세 가지 원인으로 분해될 수 있습니다. 즉, 개인(22.46, 또는 59.8%), 개인*기계(14.23, 또는 37.9%), 잔차(0.87, 또는 2.3%)입니다.
2. 고정 효과 검정: 고정 효과(기계)에 대한 p값은 0.0003입니다. Kenward-Roger F 검정을 사용했습니다.
팁:
- REML (제한적 최대우도 추정)은 응급 의료 서비스(EMS) (모멘트법)보다 선호되는 추정 방법입니다. REML 추정치는 적절하게 축소되고 표준 오차는 적절하게 스케일링됩니다.
- 무한 분산 성분은 분산 성분을 추정하는 기본 방법입니다. 이 확인란을 선택 해제하면 분산 추정값이 음수가 될 수 없습니다.
- JMP는 복합 대칭성을 갖는 단순 상관 행렬(즉, 상관 관계가 일정함)을 가정합니다.
자세한 내용을 알아보려면 JMP 도움말 의 선형 모델 적합 > 혼합 모델 및 일반화 선형 혼합 모델을 참조하십시오.
